Anthropic 教育報告：大學老師最常拿 Claude 做課件和做研究

大家都在討論學生怎麼用 AI 偷懶寫作業，但大學講臺上的教授們，其實早就開始用 AI 給自己減負了。

根據 Gallup 此前的一項調查，教師平均每週能被 AI 工具省下 5.9 個小時。更有意思的是，學生們甚至開始反過來擔心導師在課堂上過度依賴 AI。

Anthropic 聯合美國東北大學釋出了一份教育報告。他們分析了 5 月和 6 月期間，Claude 平臺上來自全球高等教育工作者的約 7.4 萬次匿名對話，同時深入訪談了東北大學 22 位早期使用 AI 的教師，把高校老師到底拿大模型幹什麼扒了個底朝天。

備課找靈感，打分卻偷偷交給了 AI

大學老師拿 Claude 最常做的事是備課，也就是課程大綱與課件開發。排在第二和第三位的，分別是學術研究和學生考評。

有老師用 Claude 模擬法庭攻辯場景，也有人用來撰寫專業培訓教材，甚至起草推薦信和會議議程。在東北大學的調研中，教師們平均把 29% 的 AI 使用時間花在自主學習上。

更有意思的是 Anthropic 總結的協同與全自動光譜。面對不同任務，老師們的交權程度完全不同。

在大學課堂教學、練習題設計上，77.4% 的對話屬於深度協同，老師把 AI 當作搭子，來回多輪討論。寫科研經費申請書時，協同比例也高達 70.0%。老師們很清楚，第一遍生成的套話根本沒法用，反覆推敲的思路才有價值。

但在行政、財務籌款等繁瑣事務上，完全放手給 AI 全自動處理的比例高達 65.0%。

讓人捏一把汗的是批改作業。雖然這類對話只佔總量的 7%，但在學生表現評估和打分任務中，全自動處理的傾向高達 48.9%。

不少老師對此非常警惕。一位東北大學教授直言，自己試過讓大模型批改論文，準確率根本不行，更重要的是倫理問題：學生交學費買的是教授的時間，而不是大模型的時間。

倒逼課堂洗牌，程式碼課不用再摳分號

除了當助教，老師們還在用 Claude 的 Artifacts 功能直接生成互動教具、動態模擬實驗和小工具，省下了以前高昂的技術開發成本。

與此同時，AI 正在重塑老師教什麼。一位教授提到，在商業分析課上，以前大半時間都在教學生怎麼找程式碼裡漏掉的逗號和分號，現在學生用 AI 寫程式碼，課堂就可以把精力全部轉移到業務邏輯和資料分析本質上。

但新問題也接踵而至。現在的難點變成了如何驗證海量 AI 內容的真實性，以及如何防止學生在基礎技能上過早棄療、出現認知外包。

為什麼重要

這份報告把高校 AI 的遮羞布揭開了：老師和學生之間正在形成一場奇妙的技術博弈。學生在用大模型交差，老師在用大模型備課甚至批作業，這種雙向代理如果失控，教育本身的意義就會被徹底架空。

我們認為，Anthropic 選擇把 48.9% 的評分自動化傾向公開出來，做法相當坦誠。它沒有一味吹捧大模型如何賦能教育，而是指出了最危險的隱患所在。打分和反饋是教學中最需要教師肉身在場的環節，一旦變成演算法給演算法打分，師生信任會迅速瓦解。

對普通大學老師和教育從業者來說，現在最值得借鑑的不是讓 AI 代勞打分，而是像報告中展示的那樣，把 Claude 當作認知腳手架，去低成本搭建原本做不出來的互動課件，或者把它當作磨礪教案的思維搭子。

長遠來看，這會倒逼所有高校重新制定考核標準。當死記硬背和基礎語法不再構成壁壘，怎麼教會學生批判性地審視大模型輸出，將成為下一代教育的核心門檻。